scikit learn儲存和載入模型

import pickle

#模型儲存
#這裡的model已經是生成好的模型了，注意一定要用"wb+"，否則會報錯
model.fit(train_x, train_y)
s=pickle.dumps(model)
f=open('svm.model', "wb+")
f.write(s)
f.close()
print ("done\n")
#模型呼叫，注意讀取方式'rb'，否則會報錯
f2=open('svm.model','rb')
s2=f2.read()
model1=pickle.loads(s2)
expected = test_y
predicted = model1.predict(test_x)

from sklearn.externals import joblib

# 模型儲存
model.fit(train_x, train_y)
joblib.dump(model, "train1_model.m")
print ("done\n")
# 模型呼叫
model1 = joblib.load("train1_model.m")
expected = test_y 
predicted = model1.predict(test_x)

儲存和載入模型

在訓練模型過程中，由於資料集較大，模型訓練迭代次數較多等原因，使得模型訓練較耗時，因此將訓練好的模型進行儲存以便下次直接使用是很有必要，下面介紹兩種模型的儲存和載入方法 1.使用pickle模組 1 儲存模型 with open 模型儲存的位置 wb as f pickle.dump model,f...

模型儲存和載入

當訓練或者計算好乙個模型之後，那麼如果別人需要我們提供結果 就需要儲存模型 主要是儲存演算法的引數 使用線性模型進行 使用正規方程求解 lr linearregression 此時在幹什麼？lr.fit x train,y train 儲存訓練完結束的模型 joblib.dump lr,test.p...

PyTorch儲存和載入模型CUDA

在儲存了使用cuda訓練的模型後，載入時也一定得保持一致，換句話說，在定義網路的時候需要用 net.to device 而且在測試的時候也需要把輸入和標籤統統轉移到cuda上面，即 inputs,labels inputs.to device labels.to device 如果你希望載入使用cu...